【预研究】跨渠道用户数据整合与应用：驱动 OMO 个性化体验的技术与实践

价值主张

分析企业在 OMO 模式下，如何有效整合来自线上（网站、App、社交媒体、广告）和线下（POS、门店客流、会员互动）的、分散的用户数据，构建统一的用户视图（Single Customer View），并利用这些数据（在合规前提下）驱动跨渠道的个性化推荐、营销沟通和服务体验，提升用户粘性与价值。

报告结构

• OMO 模式下用户数据分散的挑战与整合的必要性
• 关键数据源梳理：线上行为数据、线下交易数据、会员数据、社交数据等
• 构建统一用户视图（Single Customer View / Customer 360）的技术方案
• CDP（客户数据平台）在 OMO 数据整合与应用中的核心作用
• 跨渠道用户身份识别（ID Mapping）的技术与挑战
• 数据隐私与合规要求（PIPL）下的数据整合与应用边界
• 基于整合数据的用户分层与画像建模
• 驱动个性化体验的应用：跨渠道内容推荐、精准广告投放
• 驱动个性化体验的应用：线上线下联动的营销活动（如线上领券线下核销）
• 驱动个性化体验的应用：基于用户偏好的门店服务或产品推荐
• 数据驱动 OMO 体验优化的闭环反馈机制
• 领先企业在跨渠道数据整合与应用方面的实践案例